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    深度学习语义相似度 更多内容
  • 语义分割2D

    语义分割2D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.jpg | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054

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  • 语义分割3D

    语义分割3D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.pcd | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 语义识别图元

    语义识别图元 图元展示 参数介绍 节点名称:标识节点名称。 描述:节点的详细说明信息。 上下文:用于筛选需要匹配的意图,提升匹配速度。 语义识别内容:需要进行语义识别匹配的具体内容,可以为字符串或当前节点之前已经有的变量,如果为空,表示直接识别客户的语音。 事件:表示如果在本流程

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  • 模型评测

    模型评测 在机器学习中,通常需要使用一定的方法和标准,来评测一个模型的预测精确。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别,如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题: 训练服务

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  • 附录

    生费用。 自然语言处理 NLP:自然语言处理提供分词、命名实体识别、关键词提取、文本相似等自然语言相关的API,可用于智能问答、 对话机器人 、内容推荐、电商评价分析。 情感分析:是自然语言处理语义识别的一个细分方向,情感分析致力于为企业和个人提供文本的情感分析能力,通过API调用即可实现自动化分析文本的情感态度。

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  • 图像搜索SDK简介

    图像搜索 SDK简介 图像搜索概述 图像搜索( Image Search )基于深度学习与图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API(Application Programming Interf

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 标签传播算法(label_propagation)

    Propagation)是一种基于图的半监督学习方法,其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图,节点包括已标注和未标注数据,其边表示两个节点的相似,节点的标签按相似传递给其他节点。标签数据就像是一个源头,可以对无标签数据进行标注,节点的相似越大,标签越容易传播。

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  • 最新动态

    给定源实例中多个图片路径,到目标实例中搜索相同或相似图片。仅图库模型支持该接口。 公测 / 2018年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像搜索服务正式公测上线 基于深度学习与图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 公测 产品介绍

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  • 应用场景

    。 该场景能帮助您实现以下功能。 推荐好友、商品或资讯 通过好友关系、用户画像、行为相似性、商品相似性、资讯传播的途径等,实现好友、商品或资讯的个性化推荐。 用户分群 通过对用户画像、行为相似或者好友关系等,进行用户分群,实现用户群体分析管理。 异常的行为分析 通过对用户行为、

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  • 语义识别业务请求接口

    String body False 场景状态 simQuestions List<String> body False 对于FAQ应答存在相似问时,返回相似问。(相似问指的是:除匹配的主问题外的其他问题。) 报文样例 请求消息样例 { "userId": "1649209493813571405"

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  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别:支持特殊声音识别模型,如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 内容审核-视频 内容审核 -视频有以下应用场景: 视频平台/社区:精准识别平台上的违规视频内容,帮助平台规避内容风险: 360全方位检测:提供多模

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  • 语义分割点云标注任务

    语义分割点云标注任务 语义分割任务是指根据标注规范将待标注点云图像中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注。 图1 语义分割点云标注任务 绘制对象 单击大规模3D语义分割任务,单击任意一帧,进入人工标注。 单击左侧标注工具栏,选择对应的标注工具。 选择对应的标注类别。 绘制标注物。

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  • 查询配体相似性图计算任务

    success Boolean 相似计算是否成功。 similarity Float 配体对之间的相似。 最小值:0 最大值:1 reason String 相似计算失败的理由。 最小长度:1 最大长度:512 请求示例 无 响应示例 状态码: 200 查询配体相似性图计算任务成功响应。

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  • BF16和FP16说明

    权重存储方面更受欢迎。 FP16:用于深度学习训练和推理过程中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。 综上所述,BF16因其与FP32相似的数值范围和稳定性,在大模型训练中提供

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  • 方案概述

    。通过视觉和声音的双重体验,用户可以获得更加直观、真实的服务体验,从而增强了用户对品牌的认知和信任。另外,AI虚拟数字人系统还可以通过技术的升级,实现 语音合成 语音识别 技术的准确提升,使得系统的回答更加准确、流畅。同时,系统可以根据用户的实时反馈和需求进行智能分析和处理,从而

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